https://github.com/cpu-ds/coursegraph
使用大模型自动构建课程知识图谱
https://github.com/cpu-ds/coursegraph
knowledge-graph llm
Last synced: 8 months ago
JSON representation
使用大模型自动构建课程知识图谱
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/cpu-ds/coursegraph
- Owner: CPU-DS
- License: mit
- Created: 2024-07-10T11:26:20.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: dev
- Last Pushed: 2025-01-21T09:14:50.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-28T15:14:59.900Z (over 1 year ago)
- Topics: knowledge-graph, llm
- Language: Python
- Homepage: https://cpu-ds.github.io/CourseGraph/
- Size: 171 MB
- Stars: 10
- Watchers: 2
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
- Citation: CITATION.cff
Awesome Lists containing this project
README
CourseGraph 使用大模型，利用多种 prompt 优化技术, 自动从教材、书籍中抽取知识点, 构成以课程-章节-知识点为主题的知识图谱。为增加每个知识点的信息, CourseGraph 可以为知识点链接相应的习题、扩展阅读材料等资源, 另外也可利用多模态大模型从 pptx、图片、视频中提取信息并与之相关联。
## 🤔 局限性
- 目前只实现了基本的知识图谱抽取和对 pptx 的解析，效果有待优化
- 对视频的解析还处于规划中
## 📈 未来发展方向
- 改进提示词工程，并尝试使用 Agent 完成相关工作
- 基于图谱的问答 (KBQA 或 Graph-RAG)
## 🚀 快速使用
首先申请阿里云通义千问 [API Key](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/get-api-key)，然后选择使用本地安装或使用 Docker 安装：
### 方式一：本地安装
#### 安装依赖
请确保已安装 [Anaconda](https://www.anaconda.com/) (或 [Miniconda](https://docs.conda.io/en/miniconda.html))、[Neo4j](https://neo4j.com/) 和 [Rust](https://www.rust-lang.org/) ，然后执行：
```bash
git clone git@github.com:CPU-DS/CourseGraph.git
cd CourseGraph
conda create -n cg python=3.10 -y
conda activate cg
pip install poetry
poetry config virtualenvs.create false
poetry install
cd rust
maturin develop
cd ..
```
Linux 下还需安装 libreoffice 以完成文档转换，以 Debian 系为例：
```bash
sudo apt install libreoffice
```
#### 执行示例
提供 Neo4j 连接地址、用户名和密码，然后执行：
```bash
python examples/get_knowledge_graph.py -u bolt://localhost:7687 -n neo4j -p neo4j
```
### 方式二：使用 Docker 安装
```bash
git clone git@github.com:wangtao2001/CourseGraph.git
cd CourseGraph
export DASHSCOPE_API_KEY=
docker-compose -f docker/docker-compose.yml up -d
python examples/get_knowledge_graph.py
```
## 📚 文档
可以在 `docs` 目录下查看文档, 也可以访问 [在线文档](https://CPU-DS.github.io/CourseGraph/) (由于项目功能仍处于快速开发中，故在线文档暂时还没有准备好)。
如果你希望自定义在线文档请依照以下步骤：
#### 依赖安装和预览
文档使用 [VitePress](https://vitepress.dev/) 构建, 需安装 [Node.js](https://nodejs.org/) 18 或以上版本，然后执行：
```bash
cd docs
npm i
npm run docs:dev
```
使用浏览器打开 [http://localhost:5173/](http://localhost:5173/) 即可进行预览。
## 🛠️ 贡献、协议和引用
欢迎提交 [PR](https://github.com/CPU-DS/CourseGraph/pulls) 或 [Issues](https://github.com/CPU-DS/CourseGraph/issues)，也欢迎参与任何形式的贡献。
本项目基于 [MIT 协议](LICENSE) 开源。同时若觉得 CourseGraph 项目有助于你的工作，也请参考 [CITATION.cff](CITATION.cff) 文件 (或点击 Repository 右侧的 `Cite this repository` 按钮) 进行引用。
